Kubernetes（K8s）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，它具有自我修复、自我调整和自动化部署的特性。在Kubernetes集群中，我们可以通过API来获取有关集群状态和资源使用情况的信息，包括剩余资源的情况。
下面我将向你展示如何通过Kubernetes API来获取剩余资源的信息。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步实现。
### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入相关库和模块 |
| 2 | 连接Kubernetes集群 |
| 3 | 获取节点信息 |
| 4 | 获取节点资源使用情况 |
| 5 | 计算剩余资源 |
### 详细步骤及代码示例
#### 步骤 1：导入相关库和模块
首先，我们需要导入必要的库和模块，以便后续操作。
```python
from kubernetes import client, config
```
#### 步骤 2：连接Kubernetes集群
接下来，我们需要连接到Kubernetes集群，这里我们假设已经有一个运行中的Kubernetes集群。
```python
config.load_kube_config()
```
#### 步骤 3：获取节点信息
获取集群中所有节点的信息，包括节点的名称和IP地址等。
```python
v1 = client.CoreV1Api()
nodes = v1.list_node().items
```
#### 步骤 4：获取节点资源使用情况
获取各个节点的资源使用情况，包括CPU和内存的使用情况。
```python
for node in nodes:
node_name = node.metadata.name
cpu_usage = node.usage["cpu"]
memory_usage = node.usage["memory"]
```
#### 步骤 5：计算剩余资源
根据节点的总资源和已使用资源，计算剩余资源。
```python
total_cpu = node.status.capacity["cpu"]
total_memory = node.status.capacity["memory"]
remaining_cpu = total_cpu - cpu_usage
remaining_memory = total_memory - memory_usage
print(f"节点 {node_name} 的剩余 CPU：{remaining_cpu}")
print(f"节点 {node_name} 的剩余内存：{remaining_memory}")
```
通过以上代码示例，你可以成功地通过Kubernetes API获取到集群中各个节点的剩余资源情况。希望这篇文章可以帮助你理解和实现“k8s获取剩余资源”的过程。如果有任何疑问或者需要进一步的帮助，欢迎随时向我提问。祝你学习进步！
